耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

近期車企數字化轉型建設如火如荼地進行,各大車企投入重金建設或重構CDP(客戶全生命週期資料平臺)。首先打通投放系統,線索管理平臺,銷售跟進助手,客戶訂單系統,售後服務系統,會員系統,商城系統等貫穿客戶整個生命週期的相關係統。然後基於全域打通的資料體系構建客戶標籤體系(標籤的本質就是資料的業務化,也就是實現資料商業變現,資料必須轉化成能幫助業務提升的標籤才具有價值,否則就是資料負累)。從理論上講,這種做法合乎邏輯,但是從車企實際建設經驗來看,卻是困難重重的:

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首先貫穿客戶生命週期的觸點系統分別屬於車企多個部門,涉及到銷售部,售後部,市場部等,跨部門溝通成本高,實施週期長;部分橫跨多個部門的業務甚至難以找到實際的業務對接人,當前的車企組織架構成為了數字化轉型的一座大山。從我們實際經歷的多個車企專案來看,這幾乎是一個普遍現象。

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其次車企系統建設時間跨度大,涉及的歷史資料眾多,各個系統缺乏統一的資料標準。舉個例子,大部分企業不具備客戶全生命週期OneID,客戶主資料系統也只是在部分業務系統應用;除此之外,資料標準不一致,比如車型名稱在銷售和售後系統都不統一。這些都給資料打通工作帶來了龐大的工作量。

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再次各個系統不同供應商建設,使用的技術差異大,各個系統的資料同步能力也存在很大差異。早期建設的系統,在資料實時同步難以實現,成為各個系統互聯互通的瓶頸。技術的差異導致系統打通難度大大增加。

雖然很多車企實施了早期的資料湖專案,到現在的CDP專案。目前來看,筆者並沒有看到一家車企可以很好地解決客戶資料在各個系統實現實時或者準實時互聯互通。即便如此,其實這也並不意味著標籤體系不能建設。回到標籤本質是實現資料的商業變現,找準標籤體系的建設有兩個核心關鍵點是場景化和實時化,就能把資料轉化為幫助業務提升的標籤。

耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

標籤建設場景化,其核心就是以用為建。將業務場景切割為業務小閉環場景。從目前汽車銷售顧問使用標籤的現狀出發,使用最多的標籤場景就是顧問利用個人微信“設定備註和標籤”功能,比如“張先生XX車型”,這個簡單的備註標籤是幫助顧問識別客戶和快速圈選客戶高效方法,標籤可以不復雜,但是一定要有價值。其次會用到標籤,電話號碼,描述來補充客戶資訊。這是在個人微信場景下跟進客戶的場景。

個人微信解決了標籤的基礎功能應用。但是也存在明顯不足,這些標籤都是顧問手動標註的,資訊獲取的渠道都是來源於顧問本身的溝通,存在較大侷限性。

騰訊官方企業微信汽車行業版,針對汽車行業業務痛點。在個人微信和企業微信原生功能基礎進行了汽車行業場景全面升級。尤其是客戶標籤,客戶動態行為標籤(動態雷達)這兩個功能,銷售顧問普遍反饋非常實用。

耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

標籤部分,分為三部分,個人標籤,企業標籤和自動標籤。其中企業標籤,後臺提供了企業標籤的整體配置,可以直接接入主機廠CDP已經建好的標籤體系,實現CDP標籤和企業微信標籤互通。

如果主機廠並沒有建設好CDP標籤體系,同樣不會影響顧問標籤體系的應用。標籤庫功能,本身提供了一整套標籤模板,主機廠、4S店、顧問等都可以自定義和管理標籤庫,快速構建一套實戰應用的標籤體系。

耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

自動標籤提供了入群行為標籤,素材互動標籤,關鍵詞標籤。針對這些微信溝通客戶場景化過程,自動給客戶打上標籤。大大改善了顧問只靠手工標註侷限性。

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入群行為標籤:4S店在戶外車展,店頭活動,閉店銷售等營銷活動,為掃碼入群的客戶自動打上標籤。

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素材互動標籤:根據傳送不同素材,客戶點選,轉發等行為,為客戶打上對應標籤。比如試駕邀請函,打上“意向客戶”,“試駕”等標籤。傳送對應素材給到客戶,客戶點選自動觸發規則,自動打標籤。可以大大降低顧問標籤標註工作量,提升標籤的準確性;

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關鍵詞標籤:應用企業微信會話存檔功能,顧問在和客戶會話過程,自動提取關鍵詞,比如車型實體名稱提取,自動標籤意向車型;價格談判會話,自動提取購車預算標籤等。

耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

銷售顧問從跟進客戶實戰經驗總結出的客戶標籤,本身具備重要的價值。例如顧問透過交流互動掌握的客戶購車意向,已購車型,購車時間,購車預算等資訊可靠度是較高的。這些標籤和CDP從資料探勘出的標籤形成互補。比如演算法標籤,即使是推測客戶性別等都需要大量客戶行為資料做支撐,而顧問透過見面或者交流可以快速標註這些標籤;同時線索早期存在大量行為資料缺失,演算法標籤面臨著有技術,但是無資料可用的尷尬局面。

而銷售本身唯快不破,越早畫像清楚客戶,對於銷售策略,報價方案,成交客戶更有幫助。因此,我們的標籤體系建設,必須要走“群眾路線”,充分發揮經銷商體系眾多銷售顧問群策群力的優勢,藉助顧問人工標註的標籤,一方面豐富早期客戶資訊缺少的資料資源;一方面顧問的標註,是天然的機器學習演算法標籤的訓練樣本來源,為後續大規模自動演算法標註奠定基礎。

耐施:汽車行業使用者標籤體系輕量化建設

再從標籤的實時性來看,客戶本身需求和認知是不斷變化的,因此客戶的標籤也是不斷變化的。比如對自主品牌固有印象不好的客戶,某一天實際試駕了自主品牌車型,對於自主品牌大屏和科技配置等有了新的體驗,會突然轉向接受自主品牌。相信很多人都會有這種體驗。

而如果從跨度很大的歷史週期客戶資料透過演算法推測,是很難捕捉到這種商機變化的。用歷史資料算出的更多是一個平均的人,歷史資料越多,反而抹平了客戶的現狀變化,錯失了商機發現。

因此實時的客戶行為資料生成的實時動態行為標籤就很重要了。比如透過客戶動態雷達,對於顧問實時傳送給客戶的軌跡素材,試駕邀請函,車型介紹,朋友圈等,實時捕捉客戶的行為動態,並透過及時提醒顧問,讓顧問抓住溝通的時間節點對於提升客戶轉化就很有價值。

比如:當客戶打開了顧問傳送的某個車型介紹,或者瀏覽了較長時間顧問朋友的促銷活動,企微及時傳送訊息通知顧問。顧問及時和客戶溝通介紹車型,或者邀約參加促銷活動。此時的客戶也在關注同樣的事情,客戶剛好需求,顧問剛好出現,這種場景化溝通就變得很有溫度,而不是沒有目標撒網式的乾巴巴打擾客戶。

這種實時的客戶動態行為標籤,結合實時的訊息提醒,形成了從標籤到業務應用的閉環,很好地發揮了標籤的業務價值,回到了標籤的本質“能為業務應用的標籤才是有價值的標籤”

總結一下,我們從銷售顧問應用標籤的場景出發,圍繞著以用為建。針對主機廠,經銷商集團,4S店,車行,二手車行等不同IT建設成熟度的企業,在標籤場景化和實時化應用都提供了相應解決方案:

(1)對於CDP建設完善的企業:充分利用CDP的已經建設好的標籤體系能力和企微汽車行業版標籤體系能力互通,藉助企微直連消費者能力,形成標籤業務應用落地閉環。在客戶培育、轉化、裂變等業務環節充分發揮標籤的業務價值。

(2)對於CDP建設尚不完善企業:可以直接以企微汽車行業版作為抓手,藉助企微的平臺整合能力,跑通標籤體系的設計,搭建,應用支撐業務落地閉環能力。後期看企業發展的需要,可以同步建設自己的CDP平臺;也可以直接應用企微汽車行業版標籤體系強大的前端應用和後臺配置,也是一種投入產出比ROI非常高的解決方案。

再次強調一點,標籤體系的建設,一定需要發揮出銷售顧問這個團體在銷售實踐中的實戰經驗,讓顧問對客戶的標註標籤資產有效沉澱為企業的核心資產;要以用為建,能被業務應用的標籤體系才是有價值的。

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